Za nami zakończenie projektu proof-of-concept dla lidera branży finansowej w Polsce. Przy ścisłej współpracy z bankiem, wdrożyliśmy i przetestowaliśmy zarówno chatbota, jak i voicebota. Już dzisiaj możemy z pewnością powiedzieć, że projekt okazał się dużym sukcesem! Wyniki zebrane w raporcie podsumowujących PoC są niemal tak wysokie jak przy wdrożeniach produkcyjnych.
Podczas projektu pilotażowego skonfigurowaliśmy 5 procesów biznesowych oraz FAQ dla dwóch kanałów: chatbota, jak i voicebota. Projekt obejmował również testową implementację z contact center. Prace rozpoczęły się w lipcu 2019 roku, a testy przeprowadzaliśmy od września do listopada 2019.
W ramach projektu proof-of-concept zrealizowaliśmy następujące procesy, które zostały zebrane w 5 scenariuszach:
- Prośba o wskazanie najbliższej placówki banku (w odniesieniu do podanego adresu).
- Prośba o wskazanie najbliższego bankomatu (w odniesieniu do podanego adresu).
- Pytanie o sesje przelewów przychodzących i wychodzących (kiedy otrzymam środki / kiedy odbiorca otrzyma środki)
- Zmiana numeru telefonu komórkowego użytkownika konta w systemie bankowym (z autoryzacją użytkownika).
- Zmiana danych adresowych użytkownika konta w systemie bankowym (z autoryzacją użytkownika).
Jako szósty scenariusz możemy zaliczyć również autoryzację użytkownika opartą o identyfikator klienta oraz podanie 3 z 6 cyfr telekodu (dla scenariuszy 3, 4, 5).
Oprócz wskazanych scenariuszy, przygotowaliśmy także FAQ. Składało się ono z kilkudziesięciu zagadnień, o które najczęściej pytają klienci.
Intencje, scenariusze i wskaźniki skuteczności: czym są?
Scenariusz – rozpisany całościowy proces, który jest obsługiwany przez bota, np. udzielenie odpowiedzi na pytanie o najbliższy bankomat albo zmiana danych teleadresowych. Scenariusz może składać się z wielu intencji (w PoC dla banku jako intencja przyjęta była jedna odpowiedź). Scenariusz uznaje się za zaliczony dopiero wtedy, gdy prawidłowo zrozumiane zostaną wszystkie intencje i zostanie rozwiązany problem użytkownika (np. zmiana numeru telefonu).
Odsetek prawidłowo zrealizowanych scenariuszy to wskaźnik skuteczności bota.
Przykład scenariusza
Użytkownik: Gdzie znajduje się najbliższy bankomat?
Chatbot/Voicebot: Proszę wskazać swoją lokalizację.
Użytkownik: Warszawa.
Chatbot/Voicebot: Proszę podać ulicę.
Użytkownik: Jestem na Wybrzeżu Kościuszkowskim xx.
Chatbot/Voicebot: Najbliższy bankomat znajduje się na Wybrzeżu Kościuszkowskim xy.
Użytkownik: [rozłączenie/zakończenie rozmowy]
Intencja (zrozumienie wypowiedzi użytkownika) – wspólnie z bankiem uzgodniliśmy, że w raporcie jako intencję przedstawimy pojedyncze pytanie, które wchodzi w skład scenariusza.
Przykład intencji
Użytkownik: Ile kosztuje prowadzenie rachunku ROR?
Chatbot/Voicebot: Prowadzenie rachunku w naszym banku jest bezpłatne
Przykład:
Użytkownik: Proszę o połączenie z konsultantem.
Chatbot/Voicebot: Łączę z konsultantem… [połączenie].
W praktyce jednak w pytaniu użytkownika może znajdować się więcej niż jedna intencja.
Przykład intencji
Użytkownik: Jestem w Warszawie (1) przy Alejach Jerozolimskich (2), gdzie znajdę najbliższy bankomat (3)?
Chatbot/Voicebot: Najbliższy bankomat znajduje się na ul. X nr Y.
W opisanym zapytaniu bot prawidłowo rozpoznał aż 3 intencje użytkownika: wskazaną przez niego lokalizację (miasto + ulicę) oraz właściwe zapytanie o bankomat.
Odsetek prawidłowo zrealizowanych intencji to wskaźnik skuteczności technologii NLP. Wskaźnik skuteczności intencji jest więc albo równy albo wyższy niż wskaźnik skuteczności bota, nigdy niższy.
Idea POC: jak pracowaliśmy?
Proof-of-concept, chociaż nie jest wdrożeniem produkcyjnym, dla wielu firm i instytucji jest najczęściej „próbą generalną” przed udostępnieniem danego rozwiązania na szerszą skalę. Aby poznać potencjał i skuteczność rozwiązania w tym konkretnym środowisku, symulowaliśmy środowisko zbliżone do produkcyjnego i dokładnie testowaliśmy wyniki prowadzonych działań.
Efekty: voicebot i chatbot z 79% skutecznością już na etapie PoC!
Podczas PoC uzyskaliśmy wskaźnik skuteczności bota na poziomie prawie 80% – jest to wynik zarówno dla chatbota, jak i voicebota. Dokładnie 79% scenariuszy zostało zrealizowanych całościowo. W tych przypadkach bot poradził sobie z całym procesem, a więc prawidłowo rozpoznał wszystkie intencje i odpowiedział na wszystkie zapytania, które zostały do niego skierowanie na danej ścieżce. Z PoC można więc wyciągnąć wniosek, że ponad 2/3 zgłoszeń użytkowników (spośród tych wybranych w pierwszej kolejności do automatyzacji przez bank) można obsłużyć całkowicie bez udziału człowieka.
Na finalnym poziomie realizacji scenariuszy oba rozwiązania (chatbot, voicebot) osiągnęły podobne wyniki, jednak to voicebot wypadł znacznie lepiej przy rozumieniu intencji. Dlaczego tak się stało?
Z naszego doświadczenia przy wdrożeniach voicebotowych, nie tylko PoC, wynika, że rozmawiając przez telefon człowiek działa bardziej intuicyjnie (nie ma czasu na zastanawianie się), wypowiedzi są krótsze i prostsze, bardziej celowe. Obala to mit, że wdrożenia voicebotów są trudniejsze i bardziej czasochłonne. Może być wręcz przeciwnie: voiceboty mogą doskonale realizować swoje cele, nawet przy mniejszych bazach wiedzy niż chatboty. – Maciej Stanusch, Sovva.
POC i co dalej?
Korzyści z zastosowania automatyzacji w obsłudze klienta wykraczają poza skrócenie czasu odpowiedzi na zapytanie czy proste oszczędności. Ograniczenie kosztów rekrutacji, szkoleń i infrastruktury potrzebnej do zarządzania coraz większymi zespołami to pierwsze obszary, w których widoczny jest wzrost efektywności prowadzonych działań. Robotyzacja procesów za pomocą chatbotów i voicebotów to także większa elastyczność i potencjał, aby lepiej wykorzystać te zasoby, które firma już posiada. Klienci coraz częściej oczekują natychmiastowej obsługi przez całą dobę, 7 dni w tygodniu. Wirtualni asystenci, w tym voiceboty i chatboty, mogą pomóc zespołom call center wypełnić tę lukę. Przyszłościowo, automatyzacja może usprawnić prace doradców klienta oraz poprawiać customer experience. Dzięki botom agenci mają też więcej czasu na skupienie się na zapewnieniu lepszej obsługi klienta. Aby tak się jednak stało, pracownicy muszą mieć możliwość poświęcenia swojego czasu na mniej schematyczną pracę. Ambitniejsze zadania dedykowane w stronę zespołów, to też mniejsza rotacja i płynniejszy rozwój kompetencji zatrudnionych specjalistów.
Zmiany w wykorzystaniu technologii głosowych i sztucznej inteligencji będą szczególnie widoczne m.in. w takich obszarach jak obsługa klientów, komunikacja wewnętrzna w organizacji, procesy rekrutacyjne, weryfikacja leadów sprzedażowych, analiza dużych zbiorów danych.
